居民画像视角下城市公共服务满意度的社群差异
刘 浩a 马 琳b
（山东大学a.政治学与公共管理学院；b.县域发展研究院，山东 青岛266237）
摘要： 以Q市为例，基于大数据时代的用户画像分析思维，定量绘制不同社区居民群体对各类基本公共服务的满意度画像。研究结果发现：不同类型的社区居民对公共服务满意度有明显差异，商品房小区和单位小区的公共服务满意度总体上远低于村改居小区和混合小区，这在公共教育、公共交通和社会养老等类型服务方面最为显著，而对医疗卫生、生活消费、劳动就业和文体休闲等公共服务的满意度在不同小区间差异相对较小，且这种特殊的社群画像特征主要受制于社区居民对公共服务的需求状况和期望水平。为了有效实现城市公共服务的供需平衡，非常有必要对城市公共服务实行“精准化供给”和“供给精准化”，针对不同的社区居民群体施策，避免粗放的、单一的数量层面的“公平化或均等化”，只有按需供给才能有效提高城镇居民的公共服务满意度。
关键词： 公共服务满意度；居民画像；社群；有序Probit统计回归
一、引言
近年来，随着我国服务型政府建设步伐的加快，深入推进政府职能转变、为人民提供优质高效服务、不断提升人民群众的获得感成为政府的重要任务，提高人民的基本公共服务满意度也成为政府的主要目标和社会关注的焦点。本研究意图证明，公共服务满意度对提升个体的生活满意度有显著的正面影响［1］，提升公共服务满意度可以有效提升个体的幸福感和获得感。建设服务型政府、完善公共服务体系和提高公共服务品质，需要明确地把握公共服务的现状和问题，而实现这一目标的重要手段就是开展公共服务满意度调查。综观我国研究现状，可以看出，以社区群体为单位对基本公共服务满意度进行研究是一个新的视角，抓住城市这一核心力量，可以有效地反馈基本公共服务均等化进一步发展的要求。
目前，国内外多从年龄、户籍、性别、学历、职业等人口统计学指标出发分析探讨城市公共服务满意度的影响因素，而将所住社区作为一个社会群体加以量化识别却相对缺失。毕竟当今城镇人口更多地生活于城市小区，城市社区是城镇居民最主要、最重要的活动场所和生活空间。国内从历史的单位逐渐过渡为城市社区或城市小区形式［2］，小区逐渐取代了单位的空间地位。受制于不同的组织结构、区位条件和社会经济背景的不同城市社区所提供的地方公共服务有明显的差异，以城市社区为单位研究探讨城镇居民的基本公共服务满意度状况逐渐成为研究城市治理的重要方向和理论要点。
我国进入大数据时代以来，数据成为最有价值的资源之一，大量的用户个人信息被加以使用分析。用户画像最能代表一个人的一系列特征（例如年龄、性别、居住地、工作地点等）的一组数据，而用户画像分析是指利用上述数据推断用户特征的过程、手段和方法是对某个个人贴上精确标签的有效手段［3］。近年来，画像分析在电子商务、社交网络、金融、图书管理等很多行业都得到了广泛应用，而在公共管理领域还没有应用此分析工具来进行相关研究。本研究引入植根于大数据资源的用户画像分析方法［4］，对近年来Q市城市公共服务满意度的社区群体差异进行分析识别，以7类城市基本公共服务为研究对象，以商品房小区、单位小区、老旧小区、村改居小区和混合小区等5类社区类型为社群单元。本研究尝试性地以新视角来看待城市治理的老问题，以期能得出一些有益的启示。
二、研究综述
（一）居民画像分析
用户画像这一概念最早源于交互设计/产品设计领域，用户画像作为真实用户的虚拟代表，是建立在数据之上的目标用户模型。借助用户画像手段，研究人员将头脑中的主观想象具化为目标用户的轮廓特征，进而构造出设计原型或产品原型。近年来，把用户画像引入互联网行业用户行为分析，通过对用户贴标签、建立数据模型来解读“全样本”用户的行为特征开始成为互联网产品设计及运营的趋势。具体而言，在互联网用户行为分析领域，用户画像被概述为用户信息标签化，通过定性或定量方法收集和分析用户的社会属性、生活习惯、消费行为等特征，抽象出一个虚拟用户的典型模型。这既能帮助企业从各个层次、不同视角了解用户特征，更好地把握用户行为动向和消费需求，也能帮助企业细化分类提升服务，定制个性化产品。基于大数据平台的用户概念，将外延扩展到全体用户，即从价值共创视角来看，基于大数据平台的用户类型是由其价值提供和价值共创的结果来决定的［5］，而不是由是否购买企业产品或参与企业某项活动来划分的。这一理念与我们的公共服务产品提供更加接近，由此可以将社会大部分公众纳入研究范围。目前，画像分析在我国还未普遍应用于公共服务领域，主要停留在企业用户分析或消费者分析层面上。因此，本研究将用户画像分析视角应用于城市公共服务满意度研究，具有重要的现实意义和理论价值。
（二）公共服务满意度
公共服务满意度研究源于顾客满意度评估，而国内有关研究历经了学习、借鉴、再应用等几个阶段。现有研究主要关注公共服务满意度的量化评估及其影响因素两个方面［6］。第一，公共服务满意度的量化评估主要是在顾客满意度模型（如ASCI、ESCI等）基础上进行有针对性的修改完善，主要有期望模型、绩效模型和公平模型等，其中期望模型是最基础的城镇居民满意形成过程的类型，而绩效模型和公平模型多是在期望模型中引入绩效、公平等新变量所发展而来的［7］，现广泛应用于教育、医疗、交通等城市公共服务研究领域。第二，公共服务满意度的影响因素，以欧美国家为研究对象，大致上分为三类［8］，一是性别、年龄、收入等社会经济人口学变量，二是政治效能感、社区归属感等个人价值观变量，三是政府制度、族群异质性、区位传统等地域宏观变量。具体而言，从整体上来看，研究公共服务满意度的影响因素的研究数量不少［9］，多以基本公共服务均等化为出发点，且不对城镇居民分门别类，仅通过控制变量等计量工具识别公共服务满意度的影响因素。
质量控制员在网络终端录入指标数据，护理信息系统自动进行大数据分类汇总，通过内置品管工具进行全自动分析，生成质量分析图表(查检表、柏拉图、管制图、柱状图、鱼骨图)[2，6]，便于全院护士登录查看，进行持续质量改进及护理决策。同时，系统也可将存在护理质量问题的数据，自动反馈给责任科室及责任人，责任科室及责任人需及时整改，形成完整的PDCA循环。其不仅实现了线上数据的集成、分析、提取、下载，也实现了线下护理质量的督导、追踪、落实，达到护理质量与安全管理的优化整合[7]。
（三）社区公共服务
总体而言，近年来我国城市社区研究多关注虚拟社区研究，现实社区研究相对较少，对社区群体的文化思想研究多于基础物质生活研究，对特殊群体研究多于普通公众研究，城市社区层面的公共服务研究几乎空缺。同时，社区公共服务研究多探讨社区公共服务的供给方式，如多元主体供给取决于行政考核的压力、事权和财权的匹配［15］、非营利组织的参与［16］。这些研究多是定性的比较分析，缺少定量的相关研究。作为定量研究的有力尝试，本研究关注全体社区成员所共享的基本公共服务，立足于现实社区寻找群体特征。这对于发挥社区在现代社会中的基础作用、提高社区公共服务质量具有重要的意义。
鬼算盘似乎受到了萧飞羽凝视的冲击，他失去从容神不守舍地低声喃喃：“在下语出至诚，愿意为三少洒尽一腔热血。”萧飞羽翻掌指点鬼算盘的胸口上，鬼算盘哆嗦，被武成龙制住的穴道随之而解。
在施工材料以及材料的加工方面，其中需要注意的：①提前做好相关的深化设计，并第一时间报送监理审批。②要切实保障材料的规格尺寸、材料质量等方面符合审批图纸以及工程施工的要求。③要有效的降低厂家材料的损耗率。④要切实的降低现场的材料损耗。
本研究主要探讨同一城市内不同社区居民对各类公共服务的满意度差异。城市社区是一种典型的地域性社会生活共同体。近年来，我国对社区群体研究已卓有成效。如虚拟社区是对消费者具有明显影响力的参照群体，社区对城镇居民社会生活行为产生信息性影响和规范性影响，而社区意识在城市社区对居民的综合影响中起着重要的中介作用［11］，同一社区居民具有高度相似的三观意识和社会经济水平［12］。现有社区公共服务研究更多地关注城市弱势群体，如城市养老服务普遍存在严重的供需失衡问题，社区弱势群体救助要从物质和生活、精神和文化上多管齐下，着力弱化城市公共服务在城市社区间的满意度差距现象［13］，有效解决社区间和社区内的异质性问题，逐渐实现城市基本公共服务均等化［14］。
以阶层为单位探讨公共服务满意度差异的研究相对较少。阶层主要按照职业性质或收入水平等个体特征划分。研究结果表明，近年来我国城市公共服务满意度存在层次差异，这主要受制于教育、年龄和收入等个人因素影响，城镇弱势居民群体对公共服务满意度明显较低［10］。城市公共服务满意度的阶层差异研究对本研究具有重要的参考意义。阶层在一定程度上具有与社区相似的特征，如收入近似、受教育程度近似、价值观近似等。然而比起社区，阶层难以反映的是区域性或者说空间上的公共服务满意度差异，而这一点对公共服务提供者获取反馈、反思改进、提高供给质量和效率是十分有价值的。
三、研究方法
涌现现象普遍存在于客观世界中，企业经营系统同样也存在涌现现象。张智勇研究了物流产业集群的涌现机理［15］，逄永辉总结出企业系统组织创新的高层次涌现的机理［16］，胡有林阐述了企业集群创新涌现的机理模型［17］，李明睿以复杂适应系统为视角，构建了企业技术创新能力系统及其涌现概念模型和度量模型［18］。
（一）调查问卷
作为被解释变量的城市公共服务满意度是一种非连续的离散数据，与二值选择数据或多值选择数据一样，这类离散式被解释变量通常并不适用OLS等线性统计回归。同时，作为被解释变量的城市公共服务满意度存在明显的天然排序，是一种排序数据。如果采用多值选择模型将无视数据内在排序，而采用OLS等线性回归模型则将其视为普通的基数处理，故本研究采用MLE估计的有序统计回归模型。另外，作为被解释变量的城市公共服务满意度不仅受制于户籍、性别、年龄等城镇居民个体属性，也深受城镇居民个人参与和个人期望的影响，故本研究采用含内生协变量的有序Probit统计回归构建城镇居民的城市公共服务满意度模型，并基于此模型预估每位居民个体对某一公共服务的满意程度可能性。内生协变量包括城镇居民的个人参与和个体期望，既是公共服务满意度的自变量，也是户籍、年龄、性别和教育等居民属性的因变量，不同的户籍、年龄、性别和教育水平的城镇居民也有不同的参与活动和期望目标。基于所得的理论模型，可预估每位居民公共服务满意度的可能性，即“非常不满意、比较不满意、一般、比较满意和非常满意”等5类的概率加总为100%。
本研究通过有序Probit统计回归量化构建Q市城镇居民公共服务满意度模型，创新性地借鉴用户画像分析等大数据思维方法定量绘制城镇居民画像特征，并以住宅小区为单元统计分析城市公共服务满意度的社区群体差异。
表1 Q市问卷调查的人口统计学特征
Q市区域经济发展迅速，城市建设明显提升，城镇人口均衡增长，居民生活继续改善，新型城镇化深入推进。本研究对Q市社区生活圈的基本公共服务满意度进行了随机的问卷调查。调查问卷选取城市中心的5个市辖区32个街道，各区问卷数量以多阶抽样法确定。本研究所谓的城市公共服务包括公共教育、公共交通、医疗卫生、社会养老、生活消费、劳动就业、文体休闲等7种类型。城市公共服务满意度分为非常不满意、比较不满意、一般、比较满意和非常满意，依次赋值1～5分。本研究共发放回收问卷1700份，其中有效问卷1597份，收回问卷有效率94%，这保障了问卷调查的有效性。同时，被调查者的人口统计学特征（见表1）在总体上能反映Q市社区群体特征。为了进一步提高科学性，基于Q市“六普”的年龄x、性别s和市辖区r等，本研究对调查问卷数据进行了相应的权重校正。
MapGIS框架结构包含了开发平台、工具产品和解决方案三方面内容，对其实际应用情况进行分析，发现MapGIS自身开发平台就已经包含了服务器开发、遥感处理等平台内容，将这些开发平台集成起来进行应用，不仅可以有效满足测绘工作对不同种类型开发平台需求，还能够实现专业领域开发和利用。同时该项系统所囊括的工具产品，覆盖了各个行业领域，可以有效对矢量数据和遥感数据进行有效处理。此外，针对系统运行解决方案，则包含了开发平台、使用文档等。
（二）用户画像方法
大数据时代悄然来临，使个性化技术成为重要落地点，用户画像分析思维应运而生。用户画像分析，是基于静态信息数据或动态信息数据进行用户信息标签化，是人为规定的高度精练的特征标识。本研究创新性地将用户画像分析思维引入城市公共服务满意度的城镇居民群体的识别研究，具有重要的现实意义和实践价值。基于用户画像分析思维量化识别城市公共服务满意度的城镇居民群体差异，有助于改变原有的先生产、再供给的传统模式，逐渐实现城市公共服务的按需供给。具体而言，向城镇居民供给公共服务前要先基于城镇居民群体期望定位，在用户画像平台中识别城镇居民群体的需求偏好，然后有针对性地提供生产公共产品、公共服务，才有可能改变城市基本公共服务需求—供给的失衡窘境，进而实现“公共服务精准化”和“精准化公共服务”的统筹协调。鉴于首次将用户画像分析引入城市公共服务满意度研究工作，本研究主要基于住宅小区等社区类型对城镇居民标签化，并以住宅小区为单元进行均值统计。住宅小区分为商品房小区、单位小区、老旧小区、村改居小区和混合小区等5种类型，问卷数量依次为343份、360份、298份、300份和296份。
四、研究结果
Q市基本公共服务满意度有一定的城市社区群体差异特征，不同居民社区的城镇居民画像呈现差异明显的公共服务满意度。以公共教育服务为例，基于社区均值和变异系数CV，商品房小区的社区居民分别有29.18%概率和41.91%的概率选择非常满意和比较满意，而非常不满意和比较不满意的选择概率分别只有1.51%和4.27%，满意度一般有23.13%的可能性，5项加和共计100%，如表2所示。
（1）公共教育层面，村改居小区及混合小区等社区群体满意度相对较高，而商品房小区和单位小区等并不符合预期。这表明不同社区群体对基础教育服务的期望和要求是有明显差异的，相较于过往有明显改善的村改居社区居民对现有教育服务更为满意，而商品房小区和单位小区居民的期望更难以满足。（2）公共交通层面，商品房小区和单位小区等社区居民群体较为满意以上的选择概率分别有71.03%和73.52%，而混合小区居民达到了80.98%，这说明不同社区居民群体对公共交通服务的期望和经历确实存在明显差异，投入大、期望高的商品房小区和单位小区居民对城市公共交通往往有更高要求，现有服务供给水平难以满足社区居民群体需求。（3）医疗卫生层面，不同社区之间的医疗卫生服务满意度并没有明显不同，医疗卫生服务所呈现的社群画像差异是有限的，这可能是因为医疗卫生服务是一种典型的非排他性、非竞争性公共产品，任何社区居民群体都难以置身事外。（4）社会养老层面，商品房小区和单位小区社区居民群体分别只有44.90%和48.03%的概率选择比较满意或非常满意，而村改居小区和混合小区的上述两种可能性之和则分别达到了57.44%和58.96%。这进一步表明，近年来Q市社会养老服务满意度确实存在明显的社区居民群体差异，商品房小区和单位小区的城镇居民对城市公共服务的需求条件和期望水平都远远高于其他类型社区。另外，生活消费服务和文体休闲服务所绘制出的公共服务满意度整体上具有相似的社区居民群体特征，不同社区的城镇居民对生活消费服务或文体休闲服务并没有明显不同的满意度评价，社区居民画像在不同社区间总体上是相似的。同时，就劳动就业层面而言，不论是在商品房小区和单位小区还是在村改居小区和混合小区，社区居民群体对现有的劳动就业服务普遍都不满意，在商品房小区只有41.02%概率的居民选择比较满意或非常满意，可见劳动就业服务供给难以达到各类社区居民的需求和期望水平。
表2 城市公共服务满意度的社区居民画像分析（单位：%）
五、结论
为了量化探讨近年来Q市城市公共服务满意度的社群差异，本研究以含内生协变量的有序Probit统计回归模拟，并创新性地借鉴用户画像等大数据分析方法，以居民小区为画像单元，绘制社区居民群体对城市公共服务的满意度画像。
近年来我国城市公共服务满意度存在明显的社区居民群体画像特征，不同社区居民群体对不同的公共服务有明显不同的满意度差异，对于公共教育、公共交通、医疗卫生、社会养老、生活消费、劳动就业和文体休闲等类型所绘制的公共服务满意度画像都有相应的量化统计和质化描述。总体而言，商品房小区和单位小区居民的公共服务满意度远低于村改居小区和混合小区，这在公共教育、公共交通和社会养老等服务方面表现得最为显著。相比较而言，对居民医疗卫生、生活消费、劳动就业和文体休闲等公共服务的满意度在不同小区间差异较小。这种特殊的社群画像特征主要受制于城镇居民对公共服务的需求和期望之间的差异。为了有效实现城市公共服务的供需平衡，非常有必要对城市公共服务实行“精准化供给”和“供给精准化”，按不同社区居民群体的不同需求施策，避免粗放的、单一的数量层面的“公平化或均等化”。因此，按需供给才是真正的社群公平。
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中图分类号： D668
文献标志码： A
文章编号： 2095- 7017（2019）08- 0024- 06
基金项目： 山东省社会科学规划研究项目（18CQXJ02）；山东大学基本科研业务费资助项目（2017GN0034；2017GN0023）；2018年青岛市社会科学规划研究项目
作者简介： 刘浩（1987—），男，山东滨州人，山东大学政治学与公共管理学院助理研究员、博士，研究方向为城市治理与公共政策；马琳（1988—），女，山东大学县域发展研究院助理研究员、博士，研究方向为城市地理与公共政策。
责任编辑 刘 钊
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